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ノートブックのコーディングおよび実行
最終更新: 2025年2月21日
ノートブックのコーディングおよび実行

ノートブック・エディターで使用するノートブックを作成したら、分析ができるようにライブラリ、コード、データを追加する必要があります。

分析アプリケーションをノートブックで開発するには、以下の一般ステップを実行します。

  1. ノートブックを編集モードで開きます。ノートブックのプレビューウィンドウが開いたら、 [編集] 編集アイコン アイコンをクリックします。 ノートブックがロックされている場合は、 ロックを解除して編集してください。

  2. ノートブックが信頼できないとマークされている場合：

    1. 「信頼されていません」という通知をクリックします。
    2. 「信頼」をクリックして、すべてのセルを実行します。

  3. ノートブックに関連付けられている環境テンプレートのハードウェア・サイズが、予想される分析処理スループットに対して正しいかどうかを判別します。

    1. 環境のサイズを確認するには、ノートブックツールバーの「ノートブック情報を見る」アイコン（Notebook 情報の表示 ）をクリックし、「環境」ページを選択します。

    2. 環境を変更する必要がある場合は、リストから別の環境を選択するか、利用可能な環境のいずれもニーズに合わない場合は、独自の環境テンプレートを作成します。 環境テンプレートの作成 」を参照。

      独自の環境テンプレートを作成すると、このテンプレートにライブラリを追加することができます。 これらのライブラリは、環境が開始された時点で事前にインストールされています。 Python および R 用の 環境のカスタマイズ を参照してください。

  4. プリインストールされたライブラリーをインポートします。 ノートブックのライブラリーおよびスクリプトを参照してください。

  5. データをロードおよびアクセスします。 プロジェクト資産のデータにアクセスするには、資産を選択したときに生成されたコードを実行するか、事前インストールされたライブラリー関数を使用してプログラムで生成されたコードを実行します。 『データのロードとデータへのアクセス』を参照してください。

  6. 適切な方法を使用して、データを準備および分析します。

  7. 必要に応じて、定期的にノートブックを実行するようにスケジュールします。 ノートブックのスケジュールを参照してください。

    1. プロジェクトの 「ジョブ」 ページから、ジョブ実行の状況をモニターします。
    2. ジョブをクリックしてジョブの詳細ページを開き、ジョブの実行と各実行の状況を表示します。 実行が失敗した場合は、実行を選択してログ・テールを表示するか、ログ・ファイル全体をダウンロードして実行のトラブルシューティングを行うことができます。

  8. コードの実行中に問題が発生した場合は、デバッガーを使用してノートブックのコード セルを調べてください。 デバッガーをアクティブにするには:

    1. ノートブックツールバーのデバッガーを有効にするアイコン（セルデバッガーアイコン ）をクリックします。
    2. ブレークポイントを追加するには、任意のコード行の横をクリックします。

    コードをデバッグするにはビューメニュー、選択右サイドバーを選択し、デバッガーを表示。

  9. ノートブックでアクティブに作業していない場合は、 「カーネル」 に移動し、 「カーネルのシャットダウン」 をクリックしてノートブック・カーネルを停止し、リソースを解放します。

  10. プロジェクトの 「管理」 タブの 「環境」 ページの 「ツール・ランタイム」 の下でアクティブなノートブック・カーネルが他にない場合は、アクティブなランタイム (および不要なキャパシティー・ユニット使用量) を停止します。

この短いビデオでは、Jupyter ノートブックとカスタム環境を作成する方法を確認できます。

このビデオは、本書の概念とタスクを学習するためのビジュアル・メソッドを提供します。

この短いビデオを視聴して、 Python ノートブックで Db2 Warehouse データに対して基本的な SQL 照会を実行する方法を確認してください。

このビデオは、本書の概念とタスクを学習するためのビジュアル・メソッドを提供します。

「ビデオ」ページで、 Python ノートブックのその他の例を示すビデオを見つけることができます。

condaまたは'mambaからプロキシサーバーを経由してパッケージをインストールする

注:
  • condaや'mambaに、公開されている'condaや'mambaリポジトリへの仲介としてプロキシサーバーを使用させたい場合は、プラットフォーム管理者が設定する必要があります。

管理者が使用する'proxy_servers設定は、現在、以下を実行すると無視されますノートブックの中から。 mamba使用するソフトウェアのカスタマイズは、この制限の影響を受けない。 ノートブック内から「!mamba install <lib-package>実行するときに「mambaプロキシサーバーを設定するには、環境変数を使ってプロキシサーバーを設定する：

%env http_proxy=http://username:password@corp.com:8080
%env https_proxy=https://username:password@corp.com:8080

Alternatively, install the package in the notebook by using conda, which respects the proxy_servers setting that your admin set in the .condarcfile.

pip」からプロキシサーバー経由でパッケージをインストールする

プラットフォーム管理者は、クラスタ全体の'pip設定ファイルを'pip.confと呼ぶことで、'pipプロキシサーバーの背後で使用するように設定することができます。 このファイルには、特定のパッケージ・インデックスやプロキシ・サーバーを含めることができる。

ノートブックで以下のコマンドを実行し、接続が機能しているかテストする。

プロキシサーバーの場合は、次のコマンドを実行する：

!python -m pip install langdetect --proxy https://www.example.com:<port number>

内部インデックスの場合は、次のコマンドを実行する：

!pip install <some_package> --index-url=http://www.example.com/root/pypi/+simple/ --trusted-host=http://www.example.com

接続がうまくいかない場合は、プラットフォーム管理者に連絡してください。

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